Premières Rencontres "Observation et Suivi de la Faune Sauvage"
L’initiative DeepFaune développe des modèles d’intelligence artificielle pour automatiser l’identification des espèces de mammifères dans les images et vidéos de pièges photographiques. Ces derniers sont devenus des outils incontournables pour la recherche en écologie, ainsi que pour la gestion et la conservation de la biodiversité. Cependant, leur utilisation génère un volume considérable de photos ou de vidéos, nécessitant une étape chronophage d’identification manuelle des espèces afin de pouvoir exploiter les données collectées. Grâce à la contribution de nombreux partenaires (parcs naturels, associations, groupes de recherche, etc.) ayant fourni des images annotées, l’équipe DeepFaune, dirigée par Vincent Miele et Simon Chamaillé-Jammes, a pu développer des modèles de classifications très performants, et dont l’usage est rendu très simple grâce à un logiciel gratuit également développé par cette équipe. Ce logiciel, régulièrement mis à jour (actuellement en version 1.3.0 avec 34 espèces ou groupes d’espèces européennes identifiés), est téléchargeable ici : https://www.deepfaune.cnrs.fr/
Feb 21, 2025
ScienceSandwich : IA et piège photo : comment reconnaître la faune et son comportement ?
Dans cette présentation, nous verrons comment l’intelligence artificielle (IA) permet d’automatiser l’analyse de ces images. Dans le cadre de ma thèse et de l’initiative DeepFaune, nous développons de nouvelles méthodes et un outil destiné à améliorer la classification automatique des espèces sur les images issues des pièges photo. En collaboration avec le CREA Mont-Blanc, nous avons également mis au point une nouvelle approche pour classifier automatiquement le comportement des individus observés.
Dec 3, 2024
9èmes journées du GDR EcoStat
Calibration du score de confiance des modèles de classification pour les pièges photos
Oct 9, 2023
Workshop Camera traps, AI, and Ecology
L’initiative DeepFaune développe des modèles d’intelligence artificielle pour automatiser l’identification des espèces de mammifères dans les images et vidéos de pièges photographiques. Ces derniers sont devenus des outils incontournables pour la recherche en écologie, ainsi que pour la gestion et la conservation de la biodiversité. Cependant, leur utilisation génère un volume considérable de photos ou de vidéos, nécessitant une étape chronophage d’identification manuelle des espèces afin de pouvoir exploiter les données collectées. Grâce à la contribution de nombreux partenaires (parcs naturels, associations, groupes de recherche, etc.) ayant fourni des images annotées, l’équipe DeepFaune, dirigée par Vincent Miele et Simon Chamaillé-Jammes, a pu développer des modèles de classifications très performants, et dont l’usage est rendu très simple grâce à un logiciel gratuit également développé par cette équipe. Ce logiciel, régulièrement mis à jour (actuellement en version 1.3.0 avec 34 espèces ou groupes d’espèces européennes identifiés), est téléchargeable ici : https://www.deepfaune.cnrs.fr/
Sep 7, 2023